风力发电机组控制策略优化分析
风力发电机组发电性能分析与优化
风力发电机组发电性能分析与优化摘要：目前我国经济水平和科技水平发展十分快速，风力发电是我国的主要能源。
人们能源需求量的逐渐增加，风力发电由于具有清洁、环境效益好、可再生、装机规模灵活、运维成本低等优点，受到广泛应用，风力发电技术也得以快速发展。
但多数机组在实际运行中的发电能力与项目建设可行性研究报告理论发电小时数相差较大，不能达到项目预期，经营收益低于期望值。
基于此，本文从风电机组运行性能评价、硬件改造和软件控制策略优化三个方面研究提升风电机组发电能力的方法，通过强化功率曲线、能量利用率对标分析和实施增效技改措施全面提升发电量。
关键词：风力发电；增效技改；性能评价引言风电作为我国能源结构的重要组成部分，风力发电的经济性受到越来越多的关注，随着风电在能源供应中的比例日益增大，各大风电运营企业不断提高成本意识，致力于减少风电与传统电力间的成本差异，推动产业发展。
对于已投运的风电项目，其运营效率的提高、风机质量和维护水平的提升等都能够起到降低风电成本的作用。
不同风电场根据各自的风资源情况选取相应类型的风电机组。
如果风电场在运营期间的风速低于可研风速，或所用机组与风资源情况不匹配，则会给风电场带来较大的损失。
针对这些风场的风电机组，如何通过能效分析和技术改造，优化、改善机组发电能力，使其能够吸收更多风能、提升发电能力、提高经济效益就显得非常重要。
1风力发电机发电性能评价性能评价主要针对风电机组的性能构建评价体系，并定期进行统计分析，通常包括发电量、利用小时数、设备可利用率、损失电量、远动率、弃风率、能量利用率等，以便定位风电场发电量损失原因，发现设备性能、健康状态以及运行管理等方面存在的问题。
性能分析的核心在于找到实际发电量与理论可发电量的差距，并进行细化，因此风资源测量的准确与否，是机组性能分析的关键影响因素，应利用激光雷达测风仪等校验装置，对不同厂家、不同机型风电机组机场测风设备进行校正，在此基础上开展在线的性能分析。
风力发电机组运行安全与控制方案分析
风力发电机组运行安全与控制方案分析【摘要】风力发电机组是一种常见的清洁能源发电设备，但在运行过程中也存在一定的安全风险。
本文从风力发电机组的运行原理、工作环境、安全控制方案、安全监测系统以及故障诊断与处理等方面进行了详细分析。
通过对风力发电机组运行安全与控制方案的重要性的探讨，强调了持续改进和完善安全控制方案的必要性。
未来的发展趋势和挑战也被提及，为行业发展提出了一定的参考建议。
通过这些内容的探讨，希望可以为进一步提升风力发电机组的安全性提供一定的借鉴和指导。
【关键词】风力发电机组、运行安全、控制方案、运行原理、工作环境、安全监测系统、故障诊断、持续改进、完善、发展趋势、挑战1. 引言1.1 风力发电机组运行安全与控制方案分析风力发电机组是一种利用风能转化为电能的设备，具有清洁、可再生的特点，被广泛应用于发电领域。
随着风力发电机组规模的不断扩大和技术的不断进步，其运行安全与控制方案也面临着越来越严峻的挑战。
为了确保风力发电机组的安全运行，提高发电效率，降低维护成本，必须对风力发电机组运行安全与控制方案进行深入分析。
风力发电机组的运行原理是利用风力驱动叶片转动，通过风力发电机转换为电能。
而风力发电机组的工作环境受到气候、地理、机械等多方面因素的影响，需要综合考虑其周围环境因素。
针对风力发电机组的运行安全控制方案，可以从多个方面进行分析和改进，包括控制系统的优化、安全监测系统的完善、故障诊断与处理的及时性等。
持续改进和完善风力发电机组的安全控制方案对于确保其稳定运行至关重要。
未来发展趋势和挑战也需要引起重视，以应对日益复杂的运行环境和技术要求，促进风力发电产业的可持续发展。
2. 正文2.1 风力发电机组的运行原理风力发电机组的运行原理是基于风能转化为机械能，再转化为电能的过程。
当风力发电机组受到风力作用时，叶片开始运转，驱动转子转动。
转子通过传动系统将机械能转换为发电机组的旋转运动，进而驱动发电机发电。
风力发电机组优化控制与故障诊断技术研究
风力发电机组优化控制与故障诊断技术研究近年来，风力发电已经成为可再生能源领域内最具潜力的发展方向之一。
风力发电机组作为其中重要的组成部分，其性能优化和故障诊断技术的研究对于提高风能利用效率、延长设备寿命至关重要。
本文将对风力发电机组的优化控制与故障诊断技术进行研究。
风力发电机组的优化控制主要包括针对风能捕获、电网交互和设备可靠性等方面进行的控制策略改进。
首先是风能捕获方面的优化控制。
通过改变机组控制策略、调整叶片角度等手段，提高风测量控制的精度，最大化风能的捕获率。
其次是电网交互方面的优化控制。
通过优化发电机组的功率与电网之间的交互，实现稳定可靠的并网操作，确保电力系统的供应质量。
此外，还可以通过优化控制策略，提高发电机组的自适应能力，适应不同电网条件下的操作要求。
最后，设备可靠性方面的优化控制。
在风能发电过程中，风力发电机组经历了高强度的工作环境和长期运行，因此需要采取相应的措施来保证设备的正常运行和寿命。
例如，在故障检测方面，可以通过传感器的布置和信号处理技术的改进，提高对故障的检测和定位能力。
同时，还可以通过改进智能控制算法，提高对设备工作状态的监测和控制能力，减少故障发生的概率。
与优化控制技术相对应的是故障诊断技术。
风力发电机组作为复杂的机电系统，其故障诊断技术的研究对于提高发电效率和降低运维成本十分重要。
首先是故障特征提取与选择。
通过采集机组相关的运行数据，使用信号处理和数据分析的方法，提取与故障相关的特征，以便于对故障进行识别与分类。
其次是故障诊断算法的优化。
选择适合的故障诊断算法，如人工智能算法、模型预测控制等，对故障进行准确的检测、诊断和定位。
此外，还可以采用机器学习和深度学习等技术，通过大量数据的训练和处理，提高故障诊断的准确性与效率。
最后是故障诊断的决策与处理。
一旦故障被诊断出来，需要及时采取相应的措施，如修复、更换或调整，以最大程度地降低故障对风力发电机组的影响。
在风力发电机组优化控制与故障诊断技术的研究中，不可忽视的是数据的采集与处理。
风力发电电气控制策略优化
风力发电电气控制策略优化风力发电电气控制策略优化风力发电是一种清洁能源，逐渐成为主流的电力发电方式。
然而，由于风力发电机组的风速和负荷之间存在不稳定性，电气控制策略的优化对于提高风力发电系统的效率和可靠性至关重要。
下面是一种逐步思考的方法，用于优化风力发电的电气控制策略。
第一步：收集数据和分析首先，收集风力发电系统的实时数据，包括风速、发电机组的负荷和转速等。
这些数据可以通过传感器和监控系统获取。
然后，对数据进行分析，了解风速和负荷之间的关系，以及电气控制策略的当前效果。
第二步：建立模型基于数据分析的结果，建立风力发电系统的数学模型。
这个模型可以描述风速、转速和负荷之间的关系。
模型可以使用传统的物理模型或者机器学习方法来建立。
第三步：优化控制策略利用建立的模型，优化风力发电系统的电气控制策略。
通过改变控制参数，如发电机组的功率输出和叶片的角度等，来实现最佳的发电效率和系统稳定性。
优化的目标可以是最大化发电效率、最小化能耗或者最大化系统可靠性。
第四步：仿真和验证使用优化后的电气控制策略，进行系统的仿真和验证。
通过在模型中模拟不同风速和负荷条件下的发电效果，评估优化策略的性能和稳定性。
如果有必要，可以进行实际系统的试验，验证优化策略的可行性。
第五步：实施和监控一旦优化策略得到验证，将其实施到实际的风力发电系统中。
同时，建立监控系统，对系统的运行进行实时监测和调整。
如果出现异常情况，及时采取措施进行修复或调整控制策略。
总之，通过逐步的思考和优化，风力发电的电气控制策略可以不断提高系统的效率和可靠性。
这种优化过程需要数据分析、数学建模、仿真验证和实际实施等多个环节的协同配合，以达到最佳的发电效果。
风力发电机组的智能化控制与优化设计
风力发电机组的智能化控制与优化设计随着新能源的快速发展，风力发电已成为一种重要的可再生能源。
风力发电机组的智能化控制与优化设计成为提高发电效率和可靠性的关键因素。
本文将从控制系统架构、智能化控制算法以及优化设计等方面进行讨论，以期为风力发电机组的智能化控制与优化设计提供有效的参考。
在风力发电机组的智能化控制方面，控制系统架构起着重要的作用。
传统的风力发电机组控制系统通常采用集中式控制架构，即将各个子系统的控制集中在一起。
然而，随着智能化技术的发展，分布式控制架构逐渐成为一种新的趋势。
分布式控制架构将控制功能分配到各个子系统中，可以提高系统的可靠性和灵活性。
例如，可以将机组控制、变桨控制和发电机控制分别实现，并通过总线技术进行数据交换和协调。
此外，分布式智能控制还能够实现多机组之间的协同运行，提高整个风电场的发电效率。
智能化控制算法是风力发电机组智能化控制的关键。
针对风力发电机组参数变化大、工况复杂的特点，需要设计相应的智能化控制算法来实现机组的自适应控制。
其中，模糊控制和神经网络控制是常用的智能化控制方法。
模糊控制通过建立模糊规则库，利用模糊推理进行决策，适用于参数变化快、工况复杂的情况。
神经网络控制则通过模拟人脑神经元的工作方式，具有学习和自适应的能力，适用于需要对非线性系统进行建模和控制的情况。
此外，还可以结合遗传算法等优化算法对控制参数进行优化，提高控制效果。
优化设计是风力发电机组智能化控制的另一个重要方面。
优化设计旨在通过改变机组的结构参数和控制策略，提高机组的性能和经济性。
首先，可以通过优化变桨角度控制策略来提高机组的发电效率。
变桨角度控制是风力发电机组最主要的控制方式，通过调整桨叶的角度来适应风速的变化。
其次，可以通过优化发电机的控制策略来提高机组的响应速度和稳定性。
例如，采用直接转矩控制方式来减少机械传动链的损耗。
此外，还可以通过优化控制响应时间和滞后时间来提高机组的自适应能力和抗干扰能力。
风力发电机组的控制与优化
风力发电机组的控制与优化一、引言近年来，随着环保意识的逐步增强以及各国政府对可再生能源的大力支持，风能发电成为了越来越流行的一种发电方式。
然而，在实际应用中，风力发电的效率往往受到很多因素的影响，如风速、风向、空气密度等等，因此如何控制和优化风力发电机组的运行方式，提高发电效率，成为了当前亟需研究的问题。
二、控制风力发电机组的关键技术1. 风机转速控制风能发电的关键在于利用风力驱动风机旋转，从而带动发电机发电。
因此，控制风机的旋转速度是整个风能发电过程中最关键的环节之一，也是影响发电效率的重要因素之一。
通常情况下，为了提高发电效率，风机控制系统会把风机旋转速度控制在一个合理的范围内，避免过快或过慢导致发电效率下降。
2. 风向控制风能发电的效率往往取决于风速和风向的变化，因此在进行风力发电的过程中，需要对风向进行精细控制，保持风机在适宜的方向上运转。
一般来说，风机控制系统会通过各种传感器和检测设备，及时获取风向信息，并对风机的控制进行调整，以提高发电效率。
3. 功率输出控制风力发电机组的功率输出控制是风能发电过程中的一个重要环节，对于提高发电效率和减少损耗具有重要意义。
通常情况下，风机控制系统会根据风速、转速和负载等因素，实时控制发电机的功率输出，从而实现优化运行。
三、优化风力发电机组的运行方式1. 系统故障诊断和维护在进行风力发电的过程中，由于受到各种因素的影响，风机控制系统可能会发生各种故障，进而影响到发电效率。
因此，对风机控制系统进行实时的故障诊断和维护，及时修复故障，对于提高发电效率至关重要。
2. 多变量智能控制传统的风能发电控制方式往往采用单变量控制，即以单个参数作为控制变量，如风速或转速。
这种方式的缺点是无法精确地控制风力发电的各个环节，从而影响到整个发电效率。
相比之下，多变量智能控制可以同时考虑多个因素，如风速、风向、转速、负载等，通过对多个因素进行综合分析和优化调整，实现整个系统的高效运行。
风力发电机组控制策略优化分析
风力发电机组控制策略优化分析王剑彬;付小林;孔朝志【摘要】针对李汉梁风电场有功出力不佳的情况,根据风电场实际工况,对影响风力发电机组功率曲线的相关因素——风速及空气密度进行了修正.修正后的功率曲线测试结果表明:在4～18 m/s风速范围内,实际功率曲线都能很好地跟踪到理论功率曲线.之后对全场风机控制策略进行优化,在额定风速以下,动态调整最优模态增益值；额定风速以上,将控制方式改为恒功率控制.从优化前、后的测试结果可以看出,全场发电量同比增加约8％,解决了在额定风速以上风电机组不能满发的问题.【期刊名称】《内蒙古电力技术》【年(卷),期】2013(031)004【总页数】4页(P47-50)【关键词】风力发电机组;功率曲线;参数修正;风速;空气密度;控制策略【作者】王剑彬;付小林;孔朝志【作者单位】华能呼和浩特风力发电有限公司,内蒙古呼和浩特010020;成都阜特科技股份有限公司,四川成都611731;成都阜特科技股份有限公司,四川成都611731【正文语种】中文【中图分类】TM6141 问题的提出华能呼和浩特风力发电有限公司武川李汉梁风电场一、二期风电项目总装机容量为99 MW，共安装了66台单机容量为1.5 MW风力发电机组，选用的是东方汽轮机有限公司生产的FD77B-1500型风电机组，并配备有成都阜特科技股份有限公司提供的FA001-FD型主控系统。
该风电项目首台风电机组于2009-11-08并网风电，截至2010年2月，所有机组均通过了240 h试运行。
但是，直到2010年年底，机组实际运行功率曲线仍未能达到设计功率曲线要求。
在平均风速为13 m/s时，风电场有功出力最高只能达到84 MW，且波动较大，对风电场发电量产生了较大影响。
李汉梁风电场地处阴山山脉北麓，属丘陵型地区风电场，气候条件相对比较特殊，主风向为西风和西北风，地形特点为南高北低。
因此，本文根据李汉梁风电场的实际风况条件，进行功率曲线测试，并调整风电机组控制策略，以达到提高风电场风电机组有功出力的目的。
风力发电机组控制策略研究
风力发电机组控制策略研究随着可再生能源产业的迅猛发展，风力发电作为其中的重要组成部分，正逐渐成为解决能源供需平衡和减少环境污染的有效途径。
风力发电机组控制策略的研究，对于提高风力发电的效率、降低运行成本以及保证系统可靠性具有重要意义。
本文将对风力发电机组控制策略的研究进行讨论，并针对当前面临的挑战提出相应的解决方案。
风力发电机组的控制策略可分为整机控制策略和发电机控制策略。
整机控制策略旨在优化风力机组的性能以及风能的利用率，包括速度控制策略、功率调整策略和最大功率点跟踪策略等。
而发电机控制策略主要涉及到发电机的转矩控制以及电网连接控制。
在整机控制策略方面，速度控制策略是一种常用的方法。
该策略通过调整风力发电机组的转子转速，使其在不同风速条件下都能工作在最佳转速范围，从而提高发电效率。
此外，功率调整策略也是一种常见的整机控制策略，其重点在于维持机组输出的电功率稳定，并进行功率平衡调节。
最大功率点跟踪策略则是通过实时测量风速和机组输出功率，并通过控制转矩和转速来跟踪最大功率点，从而最大限度地提高利用率。
发电机控制策略则是确保风力发电机组与电网稳定连接的关键。
发电机的转矩控制是其中的重要一环。
通过调整转矩实现风力机组对风速的快速响应，可以提高发电机的输出功率和控制性能。
此外，电网连接控制策略也是确保风力发电机组安全、稳定地与电网交互的关键。
该策略需要确保风力发电机组与电网的频率和电压保持一致，并在电网异常情况下能够快速切换到并网或脱网状态。
然而，当前风力发电机组控制策略研究面临着一些挑战。
首先，由于风力发电机组具有非线性、时变和互联特性，控制策略的设计需要克服这些复杂性。
其次，随着风力发电规模的不断扩大，风力发电机组的运行安全和可靠性也变得更加重要。
因此，如何设计出适应不同工况的控制策略，以提高风力发电的可靠性和安全性，成为了当前的研究热点。
针对以上挑战，研究人员提出了一些解决方案。
首先，采用先进的控制算法和人工智能技术，可以增强风力发电机组的控制性能和适应性。
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o 1.011kg / m3-1） 为风轮扫风面积， A 1 为风轮前扫风面积， A2
3.3 测量风速修正 假设
A
为风轮后扫风面积， v ' 、 v1 、 v2 分别为三个位置对应的 风速。 当气流从风轮处 A 流动到风向标处 A2 时， 风推动风 轮做功，风的一部分动能转化为风轮转动的机械能，所以风 速计测得风速 v2 必然低风轮处风速 v ' ，导致测量偏差。风 轮获得的机械能为 E ，此处空气密度为 ，根据能量守恒 定理：
水电工程
工程技术
2015 年 8 月
·131·
水电工程 风力发电机组控制策略优化分析
刘宏亮 河北大唐国际新能源有限公司，河北 承德 067000
摘要：风力发电机组的功率特性曲线是衡量风机性能的重要指标。本文讨论影响风力发电机组功率曲线的因素，分析功率曲 线的修正方法，并对 FD77D 型风机的实际运行功率曲线和理论功率曲线进行修正，以提高风机发电量及其机组使用寿命。 关键词：风电机组；功率曲线；风速；空气密度 中图分类号： TM315 文献标识码： A 文章编号：1671-5586（2015）46-0131-01 引言 功率曲线是风电机组输出功率随风速变化的关系曲线， 是衡量风电机组发电能力的重要指标。风机厂商一般提供机 组标准空气密度下的理论功率曲线。风机在风电场运行中， 实际运行功率曲线和理论功率曲线存在差异。如风机运行实 际功率曲线高于理论功率曲线，机组长期处于疲劳状态，影 响其使用寿命；如果风机实际功率曲线低于理论功率曲线， 将导致机组发电量下降，降低风电场运营效益。因此，在机 组投运后，需要对功率曲线进行正确的计算、测试和修正。 1 东汽 FD77D 型风机功率曲线现状分析 大唐西桥梁风电场一期装机容量 49.5MW，安装 33 台 FD77D-1500 型 风 机 ， 使 用 该 型 风 机 在 标 准 空 气 密 度 1.225kg / m3 下的理论功率曲线。 对该型风机自 2012 年 1 月至 2015 年 7 月的数据发现，实际运行功率曲线与理论功 率曲线存在较大差异。空气密度 1.225kg / m3 理论曲线， 其余为 33 台风机实际运行的功率曲线。风速 9.5m/s 之前， 风机实际功率曲线大于理论功率曲线；风速 9.5m/s 之后， 风机实际功率曲线围绕理论功率曲线波动，需根据实际情况 对功率曲线进行正确的计算、测试和修正。 2 影响功率曲线的因素分析 风力发电机组的风能功率公式表示为：
对于功率影响的主要因素有空气密度、 扫掠圆面积、 风 速、风能利用系数、发电机效率、机械传动效率六个因素。 扫掠圆面积、发电机效率 1 和机械传动效率 2 为固定值。 根据贝茨伦理，理想情况下风能利用系数 Cp 最大为 0.593， 实际风能利用系数 Cp 取值一般为 0.25—0.45， 认定为常数。 FD77D 型风机为上风向水平轴型风机，其风速计安装在机舱 尾部，测量的风速为来风在轮毂做功后的风速。理论功率曲 线是在标准空气密度条件下得到，海拔高度、空气湿度等因 素的改变都会使得空气密度变化。所以，该型风机实际运行 功率曲线和理论功率曲线会存在差异的原因主要为未对风 速计测量的风速进行补偿修正，以及未根据实际空气密度对 理论功率值进行修正。 3 功率曲线修正方法 3.1 空气密度修正 风电场内 4021 号测风塔对该地区 2007 年 9 月至 2008 年 9 月的气温、气压进行观测并统计。根据测风塔实测数据 3 该地年平均空气密度为 1.011kg / m 。 理论功率曲线使用的 标准状态空气密度比风机实际空气密度高出 12.3%，此数据 误差导致功率风速曲线图偏差，需对其进行修正。 3.2 理论功率值修正 根据公式 2-1，在扫掠圆面积和风速相同条件下，风能 功 率 与 空 气 密 度 成 正 比 ， 利 用 公 式 3-1 及 该 型 风 机 在 1.225kg / m3 风速与功率对应数据， 对风电场实际空气密度
3 1 1 Av ' A2 v2 3 E 2 2
（3-2）
p
1 Av 3Cp1 2 （2-1） 2
由于风速计离风轮较近，认为扫风面积没有较大变化， 所以假设 A A2 ；FD77D 型风机风轮直径 D 为 77 米，风电场 3 实际空气密度为 1.011kg / m ，将这些参数带入公式，得 到的风速补偿公式： 2E 3 3 2E 3 3 v' 3 v2 v2 3 v2 0.425E A 1.011 4.654265 （3-3） 4 Matlab 建模仿真修正 使用上述功率曲线修正方法该型 01 号风机 2014 年 11 月至 2015 年 1 月的理论与实际功率曲线进行模拟修正。利 用 matlab 软件仿真建模，建立 01 号风机的理论功率曲线与 实际功率曲线模型。将东汽系统统计的 01 号风机 3 个月功 率、风速数据及标准空气密度下的理论功率曲线数据导入 matlab 系统，得到修正前的功率曲线。将使用公式 3-1 修正 过的密度与功率数据和公式 3-3 修正后风速数据导入 matlab 软件， 得到修正后的功率曲线。 通过对比发现修正效果较好， 实际功率曲线大部分风速下都能很好的跟踪理论功率曲线， 符合风电场的运行工况。 5 结论 通过对功率曲线模拟修正效果进行分析， 导致实际运行 功率曲线与理论功率曲线偏差较大的原因为风速计测量值 与实际值偏差较大，未对风速计测量风速进行补偿修正；东 汽控制系统使用的是标准空气密度下的理论功率曲线，西桥 3 梁风电场实际年平均空气密度为 1.011kg / m ， 未对空气 密度进行修正；理论功率曲线中使用的是标准空气密度下不 同风速点对应的理论功率值。未根据实际空气密度对不同风 速点对应的理论功率值进行修正。 参考文献 [1]李晓文.风力发电机组控制策略优化分析[J].内蒙古电 力技术，2013（31） ：22.